索引的内存消耗通常随数据集大小呈线性增长，但增长速度因索引类型和实现方式而异。基于哈希的索引（如哈希表）通常使用 O(n) 空间，每个条目存储固定的开销，但冲突或负载因子会增加内存使用。基于树的索引（例如 B 树）也呈线性扩展，但由于节点结构（例如，指针、每个节点的键）而具有更高的常数。倒排索引在搜索引擎中很常见，其增长随唯一术语及其文档关联数量而定，在极端情况下（例如，许多唯一术语）可能呈超线性增长。例如，存储 100 万个 64 位键和 8 字节值的哈希索引可能使用约 16 MB 内存（每个条目 24 字节），而每个节点包含 50 个键的 B 树由于内部节点开销可能需要约 20% 的额外内存。稀疏或压缩索引（例如，位图索引）可以通过利用数据模式来降低增长速度，但这取决于数据的可压缩性。
要估算内存使用，请计算索引结构的每个条目开销。对于哈希索引，这包括键、值以及任何冲突处理（例如，链表指针）。对于 B 树，估算节点大小（键 + 子指针）乘以树高。C++ 中的 sizeof() 等工具或内存分析器（例如 Valgrind）可以测量实际使用情况。采样有所帮助：索引一个子集（例如，数据的 10%），测量内存，然后外推。例如，如果索引 10 万个条目使用 16 MB 内存，扩展到 1000 万个条目可能需要约 1.6 GB，这需要根据数据分布进行调整（例如，较大的键会增加内存）。PostgreSQL 等数据库系统提供 pg_relation_size 来监控索引大小，而 Redis 等内存存储提供 INFO memory 指标。
要控制内存，请权衡速度和空间。使用压缩索引（例如 B 树中的前缀压缩）或概率结构（布隆过滤器）进行近似成员资格检查。将大型数据集分片到多个索引或机器上，以限制每个实例的增长。调整参数：调整哈希表负载因子以平衡冲突率和内存，或限制 B 树节点大小。例如，将哈希表的负载因子从 0.75 降至 0.5 可以减少冲突，但会增加约 33% 的内存。基于磁盘的索引（例如使用 LMDB）将部分索引从 RAM 中卸载，但会牺牲延迟。优先使用内存高效的数据类型——在倒排索引中使用 32 位整数而不是字符串作为文档 ID 可以节省 50% 的空间。定期监控和清理未使用的条目（例如 Redis 中的 TTL）以防止无限制的增长。